Jak efektywnie pracować z agentami ClickUp Super Agents: najlepsze praktyki dotyczące podpowiedzi

Twój zespół tonie w szumie wokół AI, ale narzędzia wydają się oderwane od rzeczywistej pracy.

Wklejasz szczegóły projektu do chatbota, licząc na przydatne podsumowanie, ale otrzymujesz ogólną odpowiedź, która pomija wszystkie ważne informacje. Dzieje się tak, ponieważ większość narzędzi AI cierpi na amnezję — zapominają wszystko w momencie zamknięcia zakładki, zmuszając Cię do ponownego wyjaśniania wszystkiego przy każdej kolejnej podpowiedzi.

Ciągłe ponowne wyjaśnianie jest ogromną stratą czasu i głównym źródłem frustracji.

Badania pokazują, że pracownicy spędzają 4,5 godziny tygodniowo na poprawianiu wyników generowanych przez AI. Powoduje to powstanie nowego rodzaju rozrostu sztucznej inteligencji — nieplanowanego rozprzestrzeniania się narzędzi i platform AI bez nadzoru i strategii, co prowadzi do marnowania pieniędzy, powielania wysiłków i całkowitego braku kontroli nad śladem AI w Twojej organizacji.

Jest to scenariusz, w którym poświęcasz więcej czasu na dostarczanie kontekstu swojej AI niż uzyskujesz w zamian wartość. W rezultacie zespół uważa, że AI przysparza więcej kłopotów niż jest warta, porzuca narzędzia i powraca do ręcznej, powtarzalnej pracy.

Agenci ClickUp Super Agents zostali stworzeni specjalnie w celu rozwiązania tego problemu! W tym blogu przyjrzymy się, jak efektywnie pracować z agentami AI, stosując najlepsze praktyki i strategie!

Czym są agenci AI i czym różnią się od superagentów?

Większość zespołów traktuje agentów AI jak zaawansowane chatboty — za każdym razem wpisując szczegółowe instrukcje i zastanawiając się, dlaczego wyniki są niespójne.

Tylko 15% liderów IT wdraża obecnie w pełni autonomicznych agentów AI.

Oto, co naprawdę działa: ClickUp Super Agents . Są to oparte na sztucznej inteligencji narzędzia, które działają w ramach ClickUp Converged AI Workspace — jednej, bezpiecznej platformy, na której znajdują się projekty, dokumenty, rozmowy i analizy, a sztuczna inteligencja stanowi warstwę inteligencji, która rozumie i przyspiesza Twoją pracę.

W przeciwieństwie do zewnętrznych chatbotów, są to autonomiczne systemy, które wykonują zadania, podejmują decyzje i powtarzają czynności bez konieczności ciągłego udziału człowieka. Mają już dostęp do Twoich zadań ClickUp, dokumentów ClickUp i historii projektów.

Jest to możliwe dzięki dwóm kluczowym różnicom:

Agenci uczą się na podstawie kontekstu Twojego obszaru roboczego i zapamiętują Twoje preferencje, dzięki czemu możesz raz ustawić jasne cele i ograniczenia podczas ustawień, a następnie pozwolić agentowi działać samodzielnie w ramach Twoich cykli pracy bez ciągłych podpowiedzi.

Zmiana następuje natychmiast. Zamiast spędzać dzień na kopiowaniu i wklejaniu treści do pustego pola tekstowego, masz do dyspozycji współpracownika AI, który jest już gotowy do działania. Możesz wyznaczyć mu cel, a on wykorzysta swoją wbudowaną wiedzę, aby wykonać zadanie, dzięki czemu Twój zespół będzie mógł skupić się na pracy wymagającej ludzkiej kreatywności i strategicznego myślenia.

🎥 Obejrzyj to wideo, aby dowiedzieć się więcej o Super Agents:

Kiedy stosować agentów AI, a kiedy tradycyjne cykle pracy

Skonfigurowałeś już kilka podstawowych automatyzacji, ale teraz potrzebujesz więcej amunicji.

Na przykład chcesz zautomatyzować wieloetapowy proces, który wymaga pewnej oceny — taki jak klasyfikowanie błędów inżynieryjnych według wpływu na klienta — ale Twój prosty, oparty na regułach system nie radzi sobie z niejednoznacznością. Jest to frustrująca ślepa uliczka, która zmusza Twój zespół do powrotu do ręcznej, czasochłonnej koordynacji.

Jest to klasyczny przykład użycia niewłaściwego narzędzia do wykonania zadania. Albo całkowicie rezygnujesz z automatyzacji, skazując swój zespół na godziny powtarzalnej pracy, albo budujesz kruchą, nadmiernie skomplikowaną sieć wyzwalaczy, która psuje się w momencie zmiany zmiennej.

Rozwiązaniem jest zastosowanie podejścia warstwowego, łączącego tradycyjną automatyzację z agentami AI w bardziej złożonych scenariuszach. W ClickUp oznacza to wiedzę o tym, kiedy należy używać automatyzacji ClickUp, a kiedy wdrożyć superagenta ClickUp.

Automatyzacje ClickUp są idealne do przewidywalnych, powtarzalnych czynności. Wykorzystują one proste wyzwalacze automatyzacji — takie jak zmiana statusu zadania ClickUp lub nadejście terminu — do wykonania określonej czynności. Potraktuj je jako niezawodne narzędzia usprawniające cykl pracy.

Super agenci ClickUp natomiast są przeznaczeni do zadań wymagających rozumowania i kontekstu. Doskonale sprawdzają się, gdy praca wiąże się z niejasnościami, wieloma krokami lub pobieraniem informacji z różnych źródeł.

Oto kiedy należy stosować poszczególne rozwiązania:

Dzięki tej strukturze cykl pracy Twojego zespołu ulegnie transformacji.

Proste, często powtarzające się zadania są obsługiwane bez wysiłku przez ClickUp Automatyzacje. W przypadku złożonych, wymagających intensywnego myślenia zadań, wdrażasz Super Agenta. Tworzy to potężny, odporny system, w którym nie tylko automatyzujesz kliknięcia, ale także mikro-decyzje.

Dlaczego podpowiedzi są procesem wdrażania, a nie podstawową umiejętnością

Wszyscy czują, że muszą opanować nową, wysoce techniczną umiejętność, czyli podpowiedź, aby uzyskać podstawową wartość z AI. W rzeczywistości tworzy to barierę dla wdrażania AI, gdzie tylko kilku „zaawansowanych użytkowników” potrafi wykorzystać AI, podczas gdy reszta zespołu pozostaje w tyle, sfrustrowana i nieproduktywna.

Ta dynamika jest bezpośrednim wynikiem stosowania narzędzi AI pozbawionych kontekstu.

Kiedy AI nie ma pamięci, każda interakcja jest zimnym startem, a jakość wyniku zależy wyłącznie od jakości podpowiedzi. Jest to wyczerpujący cykl, który sprawia, że AI wydaje się być bardziej wymagającym obowiązkiem niż pomocnym asystentem.

W przypadku agentów ClickUp Super Agents podpowiedź jest jednorazowym procesem wdrażania, a nie codzienną, powtarzalną umiejętnością. Ponieważ agenci Super Agents mają trwałą pamięć i są natywni dla ClickUp Converged AI obszaru roboczego, wystarczy raz nauczyć ich zasad, a oni zapamiętają je na zawsze.

Pomyśl o tym jak o wdrażaniu nowego członka zespołu. Nie wyjaśniasz ponownie misji firmy i celów projektu za każdym razem, gdy przydzielasz zadanie. Robisz to raz i ufasz, że zachowają tę wiedzę. Tak właśnie działają agenci Super Agents.

Dzięki temu Twój zespół będzie mógł skupić swoją energię na innych zadaniach.

Zamiast organizować niekończące się warsztaty dotyczące tworzenia podpowiedzi, możesz skupić się na tym, co naprawdę ważne: określeniu jasnych celów dla zespołu, ustanowieniu inteligentnych zabezpieczeń i stworzeniu prostych pętli informacji zwrotnej. „Promptowanie” odbywa się podczas początkowych ustawień, a wartość rośnie wraz z każdym zakończonym zadaniem, które agent wykonuje samodzielnie.

📮ClickUp Insight: Połowa naszych respondentów ma trudności z wdrożeniem AI; 23% po prostu nie wie, od czego zacząć, a 27% potrzebuje więcej szkoleń, aby zrobić bardziej zaawansowane zadania.

ClickUp rozwiązuje ten problem dzięki znanemu interfejsowi czatu, który działa podobnie jak wysyłanie tekstów.

Zespoły mogą od razu zacząć od prostych pytań i próśb, a następnie w naturalny sposób odkrywać bardziej zaawansowane funkcje automatyzacji i cykle pracy agentów, bez konieczności przechodzenia przez trudny proces nauki, który powstrzymuje tak wiele osób.

Jak definiować cele, wytyczne i wyniki dla agentów AI

Większość z nas próbowała korzystać z asystenta AI, ale wyniki są bardzo różne. Prosimy go o „pomoc w tworzeniu tekstów marketingowych”, a on daje nam coś tak ogólnego, że nie nadaje się do użytku. 🤨

Bez jasnych wytycznych agent AI jest tylko potężnym narzędziem, które nie ma żadnego celu. Konsekwencją tego są niespójne wyniki i brak zaufania do systemu. Twój zespół nie powierzy zadań agentowi, na którym nie może polegać, a obietnica zwiększenia wydajności dzięki sztucznej inteligencji pozostanie tylko obietnicą.

Rozwiązaniem jest zaprzestanie myślenia o podpowiedziach i rozpoczęcie myślenia o ramach. Wstępna praca, którą wykonujesz, aby zdefiniować cele, ograniczenia i wyniki, eliminuje potrzebę ciągłego, powtarzalnego podawania podpowiedzi.

Z góry ustal jasne kryteria powodzenia.

Niejasne cele prowadzą do niejasnych wyników. Agent potrzebuje konkretnego, mierzalnego wyniku, do którego może dążyć.

Ten poziom szczegółowości daje agentowi jasną definicję „zrobione”. Wie, co, kiedy i gdzie, eliminując domysły i zapewniając, że wynik jest natychmiast użyteczny.

Ustal granice i uprawnienia

Autonomiczny agent jest potężnym współpracownikiem, ale musi znać swoje limity. Obawa, że AI „zbuntuje się” i podejmie nieautoryzowane działania, stanowi główną przeszkodę w jej wdrożeniu. Prowadzi to do sytuacji, w której zespoły albo w ogóle nie korzystają z agentów, albo mikrozarządzają nimi tak intensywnie, że mija się to z celem automatyzacji.

Możesz rozwiązać ten problem, ustalając jasne granice od samego początku. W ClickUp agenci Super są traktowani jak użytkownicy, co oznacza, że dziedziczą uprawnienia obszaru roboczego i roly obszaru roboczego, które już skonfigurowałeś. Zapewnia to potężną warstwę wbudowanego bezpieczeństwa.

Następnie możesz skonfigurować dodatkowe kontrole dostępu dla samego agenta. Na przykład możesz przyznać agentowi Super Agent uprawnienia do tworzenia nowych dokumentów ClickUp, ale nie do ich publikowania, lub do zmiany statusu zadania ClickUp, ale nie do ponownego przypisywania własności.

Te wytyczne zapewnią Twojemu zespołowi pewność, że agent może pracować samodzielnie.

Określ punkty przekazania do weryfikacji przez człowieka.

Nie każda decyzja powinna być zautomatyzowana. Wdrażając agenta bez jasnych punktów kontrolnych nadzorowanych przez człowieka, ryzykujesz popełnienie błędu przy zadaniu o wysokiej stawce, takim jak wysłanie nieprawidłowej aktualizacji do ważnego klienta. Podważa to zaufanie i może spowodować realne problemy biznesowe.

Rozwiązaniem jest stworzenie cykli pracy z udziałem człowieka. Zidentyfikuj momenty, w których ludzka ocena ma kluczowe znaczenie, i stwórz wyraźne punkty przekazania. Nie chodzi tu o mikrozarządzanie, ale o inteligentną współpracę.

Na przykład, możesz skonfigurować Super Agenta tak, aby sporządzał cotygodniowy raport dla interesariuszy, ale zamiast wysyłać go bezpośrednio, tworzył zadanie przypisane do kierownika projektu z załącznikiem w postaci projektu do przeglądu.

Agent wykonuje ciężką pracę polegającą na gromadzeniu i podsumowywaniu danych, a człowiek jest dostawcą ostatniej warstwy krytycznej oceny. Takie wspólne podejście buduje zaufanie i zapewnia jakość bez utraty wydajności.

Oto przykładowy cykl pracy w zakresie zarządzania ryzykiem realizowany przez agentów Super Agents z udziałem człowieka:

Skuteczne techniki podpowiedzi dla dostosowania agentów

Nawet w przypadku systemu, który opiera się na wdrażaniu zamiast podpowiadaniu, początkowe instrukcje, które podajesz, mają kluczowe znaczenie. Jeśli Twoje podpowiedzi dotyczące ustawień są nieprecyzyjne lub ogólnikowe, wydajność agenta również będzie niska. Prowadzi to do frustrującego cyklu udoskonaleń, w którym nieustannie modyfikujesz instrukcje agenta, aby poprawić jego wyniki, co jest równie żmudne, jak projektowanie zewnętrznego chatbota.

W rezultacie agent nigdy nie wykonuje zadania prawidłowo. Może zakończyć 80% zadania poprawnie, ale pozostałe 20% wymaga ręcznej korekty, która pochłania cały czas, który miałeś zaoszczędzić.

Aby tego uniknąć, skoncentruj swoje wysiłki na wstępnym dostosowaniu. Te techniki podpowiedzi polegają na nauczeniu agenta, jak pracować, a nie tylko na powiedzeniu mu, co ma zrobić w przypadku pojedynczego zadania.

Określ konkretnie zadania i kontekst

Ogólne instrukcje prowadzą do ogólnych wyników. Tworząc ClickUp Super Agent, nie ograniczaj się do określenia jego roli — zapewnij mu kontekst, którego potrzebuje, aby osiągnąć sukces.

Ten poziom szczegółowości zapewnia agentowi konkretny kontekst operacyjny, którego potrzebuje do podejmowania trafnych decyzji. Unikaj pułapki zakładania, że agent „zna” unikalne konwencje Twojego zespołu.

Korzystaj ze strukturalnych formatów, aby uzyskać spójne wyniki.

Jeśli potrzebujesz, aby wyniki pracy agenta były zgodne z określonym formatem, podaj mu jasny szablon. Agenci doskonale radzą sobie z naśladowaniem wzorców, ale nie potrafią czytać w Twoich myślach. Prosta prośba o „podsumowanie” może skutkować otrzymaniem wszystkiego, od gęstego akapitu po kilka punktów.

Określ strukturę, którą chcesz zobaczyć. Na przykład, podczas ustawiania agenta do podsumowywania notatek ze spotkań z ClickUp Dokumentem, Twoje instrukcje mogą obejmować:

„Proszę podsumować spotkanie, korzystając z następującego formatu: Podjęte decyzje:

Dzięki temu za każdym razem uzyskasz spójne, przewidywalne wyniki, które ułatwią przyswajanie informacji i podejmowanie działań.

Wykorzystaj pamięć trwałą, aby zmniejszyć zależność od podpowiedzi.

To właśnie ta funkcja naprawdę odróżnia Super Agents od podstawowych chatbotów. Ponieważ ClickUp Super Agents mają nieskończoną pamięć, uczą się na podstawie każdej interakcji. Nie musisz się powtarzać.

Z czasem zmieni to całkowicie sposób pracy z agentem.

Jest to podstawowa część struktury agentów LLM w ClickUp.

Agent nie tylko wykonuje listę komend, ale także buduje bazę wiedzy o Twojej pracy, co z czasem znacznie zmniejsza Twoją zależność od szczegółowych podpowiedzi.

Najlepsze praktyki dotyczące pracy z agentami AI

Skonfigurowałeś swojego pierwszego agenta, ale nie przynosi on oczekiwanych rezultatów.

Obsługuje kilka odizolowanych zadań, ale nie zmieniło to wydajności Twojego zespołu. Często dzieje się tak, gdy zespoły wdrażają agentów w izolacji, nie integrując ich z szerszym rytmem operacyjnym.

W wyniku powstaje zbiór „ulubionych” automatyzacji, które są schludne, ale nie mają charakteru strategicznego. Pozwalają one zaoszczędzić kilka minut tu i tam, ale nie rozwiązują systemowych problemów związanych z rozrostem pracy i brakiem koordynacji w zespole. Aby w pełni wykorzystać wartość AI, należy przejść od zadań jednorazowych do zintegrowanych, skalowalnych cykli pracy.

Wymaga to zmiany sposobu myślenia – od zwykłego korzystania z agenta do prawdziwej współpracy z nim. Oto najlepsze praktyki, które pomogą to osiągnąć.

Typowe błędy podczas pracy z agentami AI

Najpierw omówmy, co nie działa. Jeśli traktujesz swojego Super Agenta jak chatbota, nie rozumiesz istoty sprawy. Oto najczęstsze błędy, które obserwujemy:

Potraktuj to jako okazję do nauki. Każdy zespół przechodzi okres dostosowawczy podczas przechodzenia z narzędzi zależnych od podpowiedzi na autonomicznych agentów.

Jak testować i udoskonalać wydajność agentów

Zacznij od małych kroków i mądrze skaluj. Nie przydzielaj nowemu agentowi zadań o kluczowym znaczeniu dla misji firmy i związanych z kontaktem z klientami już pierwszego dnia. Zamiast tego zacznij od mniej istotnych zadań wewnętrznych, aby skalibrować jego zachowanie.

Dokładnie sprawdzaj wczesne wyniki pracy agenta. Jeśli znajdziesz błąd, przekaż jasną i konkretną informację zwrotną. Na przykład, jeśli podsumowanie agenta jest zbyt długie, nie mów po prostu „skróć to”. Edytuj instrukcje agenta, wpisując „Podsumowania powinny zawierać nie więcej niż trzy punkty”.

W dowolnym momencie możesz wyświetlić widok aktywności agenta Super Agent i zaktualizować jego profil, co sprawia, że proces udoskonalania jest prosty. Jest to kluczowa praktyka w automatyzacji bazy wiedzy — Twój agent jest częścią bazy wiedzy i wymaga konserwacji.

Twórz cykle pracy agentów, które można skalować w różnych zespołach.

W ten sposób uzyskasz wykładniczą wartość. Poszczególni agenci są pomocni, ale sieć skoordynowanych agentów może obsługiwać całe procesy biznesowe. Zastanów się, w jaki sposób agenci mogą przekazywać sobie zadania, udostępniać kontekst i działać w różnych przestrzeniach zespołów w ClickUp.

Na przykład:

Ten wieloagentowy cykl pracy koordynuje złożony proces od początku do końca. Jest to możliwe, ponieważ wszyscy agenci działają w ramach tego samego obszaru roboczego ClickUp AI, udostępniając kontekst i zachowując spójność bez żadnej ręcznej interwencji.

Oto jak Kyle Coleman, nasz wiceprezes ds. marketingu, zarządza cyklami pracy z udziałem wielu agentów:

Jak działają agenci ClickUp Super Agents w Twoim obszarze roboczym

Frustracja związana z większością narzędzi AI wynika nie tylko z ich niedokładności. Chodzi o to, że działają one gdzie indziej.

Agenci ClickUp Super Agents eliminują tę barierę. Działają oni bowiem w ramach tej samej struktury, której Twój zespół już używa do planowania, wykonywania i śledzenia pracy.

Działają oni w ramach rzeczywistej struktury Twojego zespołu.

Każdy zespół ma swoją wewnętrzną logikę. Konkretne statusy oznaczają konkretne rzeczy. Pola niestandardowe odzwierciedlają sposób ustalania priorytetów. Niektóre listy reprezentują aktywne działania, podczas gdy inne są zaległościami lub archiwum.

Super Agent działa zgodnie z tą logiką.

Jeśli zadanie przechodzi do statusu „Zablokowane”, nie jest to tylko etykieta. Jest to sygnał, który agent może zinterpretować. Jeśli Twój zespół marketingowy definiuje pilność w jeden sposób, a zespół inżynierów w inny, agent dostosowuje się do tego kontekstu, ponieważ działa wewnątrz tych przestrzeni, a nie poza nimi.

To ważniejsze, niż się wydaje. AI często zawodzi nie dlatego, że brakuje jej inteligencji, ale dlatego, że brakuje jej świadomości operacyjnej. W Twoim obszarze roboczym Super Agent reaguje na rzeczywisty sposób działania Twojego zespołu.

Działają oni na żywo, a nie na kopiach.

Kiedy agent Super Agent sporządza cotygodniowe podsumowanie, może opublikować aktualizację bezpośrednio w odpowiednim zadaniu.

Jeśli zidentyfikuje zaległe elementy o wysokim priorytecie, może zaktualizować statusy lub utworzyć podzadania do wykonania w odpowiedniej liście. Przygotowując raport dla interesariuszy, tworzy dokument dokładnie tam, gdzie Twój zespół oczekuje go znaleźć.

Nie ma warstwy duplikacji; działanie odbywa się u źródła prawdy.

Zmniejszają one nakłady związane z koordynacją połączeń powiązanych zadań.

Super agenci widzą szerszą perspektywę! Potrafią spojrzeć na powiązane zadania, zależności i dokumenty, aby zrozumieć, jak praca tworzy połączenia, a nie tylko jak się zmienia.

Zamiast ręcznie przeglądać wiele list, aby sprawdzić, co jest zablokowane, lub zbierać aktualizacje z rozproszonych komentarzy, agent syntetyzuje to, co już dzieje się w obszarze roboczym, i przekształca to w praktyczne informacje.

Prawdziwą korzyścią jest zmniejszenie liczby sytuacji, w których ktoś musi się zatrzymać, zebrać informacje i ręcznie stworzyć spójny obraz postępów.

Super agenci: jakie zmiany w działaniu

Kiedy AI działa w Twoim obszarze roboczym, uczestniczy w realizacji zadań. Różnica jest subtelna, ale ma znaczenie. Oznacza to mniej kroków przekładania pomysłów na działania i mniej niewidocznych elementów łączących systemy.

Jednak Super Agent nie zastępuje ludzkiej oceny sytuacji. Przejmuje on powtarzalne zadania koordynacyjne, które po cichu ją wyczerpują.

Wykraczanie poza podpowiedzi w kierunku prawdziwej współpracy agentów

Ostatecznym celem jest ewolucja powiązań z AI od komend i odpowiedzi do prawdziwej współpracy.

Wymaga to zmiany organizacyjnej. Oznacza to, że najcenniejszą umiejętnością Twojego zespołu związaną z AI nie jest już inżynieria podpowiedzi. Zamiast tego jest to umiejętność jasnego definiowania celów, projektowania inteligentnego zarządzania cyklem pracy i tworzenia skutecznych pętli informacji zwrotnej.

Zaufanie agentowi, że będzie pracował samodzielnie — w ramach ustalonych przez Ciebie wytycznych — pozwala w pełni wykorzystać jego potencjał.

Zespoły, które opanowały tę współpracę między ludźmi a agentami, poświęcają znacznie mniej czasu na żmudną, powtarzalną koordynację, która spowalnia realizację projektów. Automatyzują one wykonanie zadań, dzięki czemu mogą skupić się na pracy, którą mogą wykonać tylko ludzie: strategicznym myśleniu, kreatywnym rozwiązywaniu problemów i budowaniu powiązań.

Agent zajmuje się „jak”, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na „dlaczego”.

Gotowy, aby wyjść poza proste podpowiedzi i rozpocząć współpracę z AI? Zacznij korzystać z ClickUp za darmo i przekonaj się, jak Super Agents mogą zmienić wydajność Twojego zespołu.

Często zadawane pytania

Narzędzia oparte na czacie są bezstanowe, co oznacza, że odpowiadają na poszczególne podpowiedzi bez zachowywania kontekstu między sesjami. Agenci z pamięcią trwałą, tacy jak ClickUp Super Agents, zachowują informacje z różnych interakcji, ucząc się Twoich preferencji i gromadząc wiedzę o Twojej pracy w miarę upływu czasu.

Możesz jasno określić, do czego agent ma dostęp i jakie działania może podejmować samodzielnie. W ClickUp agenci Super są traktowani jak użytkownicy, więc działają w ramach istniejących uprawnień i kontroli dostępu, które już ustaliłeś dla członków swojego zespołu.

W przypadku agentów autonomicznych znacznie ważniejsze jest określenie jasnych celów i mierzalnych wyników. Podpowiedź staje się wstępnym zadaniem „wdrożeniowym” mającym na celu dostosowanie agenta, a nie ciągłą umiejętnością wymaganą przy każdej interakcji w celu uzyskania wartości.

Agenci mogą utrzymywać kontekst tylko dla danych, do których mają dostęp. Gdy agent działa w ramach zintegrowanego obszaru roboczego AI, takiego jak ClickUp, ma natywny dostęp do wszystkich zadań, dokumentów i cykli pracy, co eliminuje potrzebę powtarzania podpowiedzi lub ręcznego udostępniania kontekstu wymaganego przez narzędzia zewnętrzne.